📊炎症性腸疾患のGWASのマンハッタンプロットをqqmanとCMplotで描いてみる

![qqman-ibd.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/83b4832b-4ae2-26f7-2b30-07e367982e9a.png)
![qqman-crohn.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/c31cd697-c9a5-c086-13f1-4d234be29750.png)
![qqman-uc.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/51f61853-5f43-4af3-6723-7cc04cdd39df.png)

初心者によるやってみた系の記事です。

IBD(炎症性腸疾患　クローン病・潰瘍性大腸炎）のGWASのデータをつかってマンハッタンプロットを描いてみます。

ありがたいことに、International Inflammatory Bowel Disease Genetics Consortium (IIBDGC)のサイトがGWASのメタアナリシスのデータをP値付きで公開しています。これを使用します。
https://www.ibdgenetics.org/

<img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/def0b088-e1b1-dd41-f159-9aa7e80a582d.png width=50%>

ダウンロードしたら、解凍します。
RをRstuioなどで起動して、タブ区切りファイルをデータフレームに読み込みます。

```R
ibd   <- read.table("EUR.IBD.gwas_info03_filtered.assoc", header=TRUE)
crohn <- read.table("EUR.CD.gwas_info03_filtered.assoc", header=TRUE)
uc    <- read.table("EUR.UC.gwas_info03_filtered.assoc", header=TRUE)
```

簡単なのですが、それぞれのファイルは約1GBあり、読み込みだけでも時間がかかります。
ノートPC等で実行する場合は`htop`でメモリ使用量を監視した方がいいかもしれません。

## qqman
こちらで使い方が説明されています（公式）
https://cran.r-project.org/web/packages/qqman/vignettes/qqman.html
解析で有名なアメリエフのブログでも使い方が紹介されています。
https://staffblog.amelieff.jp/entry/2018/05/15/173432

```R
library(qqman)
manhattan(ibd,   main = "IBD Manhattan Plot", cex = 0.3, col = c("blue4", "orange3"))
manhattan(crohn, main = "CD Manhattan Plot", cex = 0.3, col = c("blue4", "orange3"))
manhattan(uc,    main = "UC Manhattan Plot", cex = 0.3, col = c("blue4", "orange3"))
```
デフォルトだと、すこしドットのサイズが大きくなるので、`cex=0.3`を指定して小さくしてみました。色は、チュートリアルに倣って、ブルーとオレンジのシマシマにしました。

![qqman-ibd.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/83b4832b-4ae2-26f7-2b30-07e367982e9a.png)
![qqman-crohn.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/c31cd697-c9a5-c086-13f1-4d234be29750.png)
![qqman-uc.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/51f61853-5f43-4af3-6723-7cc04cdd39df.png)

（一つのグラフの描写に30分ぐらい時間がかかります）

<不平衡の話>

[QQプロット](https://ja.wikipedia.org/wiki/Q-Q%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%83%E3%83%88)も描いてみましょう。

```R
qq(ibd$P, main = "IBD")
qq(crohn$P, main = "CD")
qq(uc$P, main = "UC")
```

![qq-ibd.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/8b3e2d70-8691-1ee9-bbdc-5ed6d2d3241f.png)![qq-crohn.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/0e1fcda6-215a-785e-273d-8bfa98e3ed35.png)![qq-uc.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/1c3c5258-c611-9430-c14d-a8da1fcee713.png)

## CMplot
https://github.com/YinLiLin/R-CMplot
CMプロットは、どうやら、データフレームの列を所定の順番に認識しているようなので、順番通りに並び替えます。オプションをつけないで実行するとこんな感じですね。


```R
library(CMplot)
ibd2   <-    ibd[,c("SNP", "CHR", "BP", "P")]
CMplot(ibd2)
```

### IBD
<img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/69a9fd8a-31e0-5666-3139-d484939a48a9.jpeg width=100%>
<img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/c64276a5-4dd2-2c6f-8560-c0c982648ea3.jpeg width=33%><img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/a92edd10-8367-f0f3-88e0-8d4cf3260a0a.jpeg width=33%><img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/48723b98-cfd4-edca-411b-595c92cfccdd.jpeg width=33%>


### Crohn
<img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/ead9e544-d4a2-7370-6421-037f7be89c7d.jpeg width=100%>
<img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/2c76d401-c3f4-3242-c1d5-351825f6e88c.jpeg width=33%><img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/f7f72760-6db1-8b70-d9d2-2d3ff51d42ce.jpeg width=33%><img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/cc55fb31-39ff-3a60-f4ce-28dd1f0cf12d.jpeg width=33%>


### UC
<img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/f8d500a1-0c65-7049-0c7f-c1920a88740d.jpeg width=100%>
<img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/9a1cc3f5-e30a-4e45-517b-7968a76a8584.jpeg width=33%><img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/8a895c63-79fa-e95a-bffe-95ba0511191b.jpeg width=33%><img src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/144608/ea63c61c-c8e2-6e0e-e581-bed50edfdbd8.jpeg width=33%>

この記事は以上ですが、IBDデータのシリーズはもう少し続く予定です。